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Deep learning: a porta de entrada para a educação do futuro

Deep learning: a porta de entrada para a educação do futuro

20/01/2021 Luiz Alexandre Castanha

O surgimento de novas tecnologias trouxe também muitas novidades para o ensino, seja em escolas ou empresas.

Deep learning: a porta de entrada para a educação do futuro

E, para responder às novas exigências de um mercado também evoluído na transformação digital, foi necessário inovar as maneiras de ensinar e aprender online.

Embora o advento do ambiente de e-learning tenha prometido um aprendizado mais flexível e independente devido à sua escalabilidade, ele ainda pode representar uma barreira para instituições e empresas.

À medida que avançamos no campo da Inteligência Artificial (IA) novas técnicas como o deep learning (aprendizado profundo) e redes neurais artificiais são desenvolvidas para melhorar a eficácia do aprendizado de máquina e tornar as aplicações de IA mais significativas.

O aprendizado profundo envolve algoritmos que preveem os resultados possíveis com base nos dados do usuário, o que permite que um computador exiba comportamentos aprendidos com as experiências. Cada nova informação que um modelo de aprendizado profundo recebe o torna mais intuitivo.

O processo de aprendizagem profunda ocorre de forma autônoma, desde a extração e avaliação dos conjuntos de dados da plataforma de e-learning até a previsão do que os alunos precisam para basear-se em seu desempenho anterior.

E as aplicações das tecnologias de deep learning são diversas:

Aprendizagem personalizada: É uma abordagem de e-learning centrada no aluno que enfatiza as suas metas e objetivos específicos, bem como as suas preferências.
Uma sequência de cursos ou materiais de aprendizagem que utiliza a aprendizagem profunda é capaz de estruturar um caminho que permite aos alunos construir seu conhecimento progressivamente.

Os ensinamentos são gerados e alterados dinamicamente com base nas funções de trabalho do aluno, sua área de interesse, progresso, preferências de aprendizagem, informações demográficas, competências ou níveis de conhecimento. Normalmente, um modelo é construído para identificar, coletar e atualizar variáveis para personalizar conteúdos diferentes para cada aluno.

Chatbots: Eles atuam como assistentes virtuais que fornecem respostas conversacionais, servindo como um guia de referência rápida e uma ferramenta de gestão do conhecimento que pode acessar várias fontes de informação que são distribuídas por toda a organização.

Um sistema de tutoria inteligente apresenta um conceito de aprendizagem com uma série de conversas que podem tanto atuar no treinamento como no suporte a um melhor desempenho.

Indicador de desempenho: É usado para apontar um determinado padrão de aprendizagem, como mudanças significativas que podem levar a uma reprovação no curso.

Ideal para ajudar os instrutores a aconselhar os alunos antes que seja tarde demais. Também é capaz de fornecer uma maneira mais eficaz de analisar os dados de envolvimento do aluno e identificar seus padrões. Nesse sentido, a sugestão de reformulação do conteúdo servirá como suporte adicional aos alunos que não estejam concluindo um curso ou atividade de aprendizagem.

Hoje já existem no mercado diversas plataformas, como o IBM Watson ou Microsoft Azure, entre outras. Ao considerar o uso de aprendizado profundo no desenvolvimento de e-learning é aconselhável escolher uma plataforma com cuidado, pois cada tecnologia oferecida tem seus pontos fortes e fracos.

Outras questões importantes a serem levadas em conta são as necessidades dos tutores e alunos, bem como das habilidades técnicas dos desenvolvedores que trabalharão nessas ferramentas e serviços para criar ferramentas que funcionem de fato.

E e-learning cada vez mais se confirma como uma maneira de transmitir e avaliar conhecimento. Sua evolução é mais do que esperada! Como você vê essa tecnologia dentro da sua empresa?

* Luiz Alexandre Castanha é especialista em Gestão de Conhecimento e Tecnologias Educacionais. 

Fonte: Conecte Comunicação




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